[发明专利]一种基于学习补偿的背景噪声去除方法有效
| 申请号： | 201910182463.7 | 申请日： | 2019-03-11 |
| 公开（公告）号： | CN109841227B | 公开（公告）日： | 2020-10-02 |
| 发明（设计）人： | 张晖;高财政;赵海涛;孙雁飞;朱洪波 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G10L21/0208 | 分类号： | G10L21/0208;G10L21/0216 |
| 代理公司： | 南京苏科专利代理有限责任公司 32102 | 代理人： | 陈望坡;姚姣阳 |
| 地址： | 210003 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于学习补偿的背景噪声去除方法，包括以下步骤：步骤（1）：按照会议规模将会议场景背景噪声数据集分为小型会议背景噪声、中等会议背景噪声、大型会议背景噪声；步骤（2）：背景噪声估计具体为：步骤（2.1）：采用GMM模型学习背景噪声的特征，分别得出小型会议背景噪声、中等会议背景噪声、以及大型会议背景噪声的背景噪声分布；步骤（2.2）：通过GMM识别出采集的语音信号属于何种规模的背景噪声，最后根据识别结果选择对应规模的背景噪声分布；步骤（3）：根据所估计出的背景噪声分布，采用噪声学习补偿算法对采集的语音信号进行补偿，去除采集语音信号中的背景噪声。本发明具有有效去除背景噪声的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 学习 补偿 背景 噪声 去除 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于学习补偿的背景噪声去除方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤(1)：基于场景的噪声分类：按照会议规模，将会议场景背景噪声数据集分为小型会议背景噪声、中等会议背景噪声、大型会议背景噪声；步骤(2)：背景噪声估计，具体方法如下：步骤(2.1)：采用GMM模型学习背景噪声的特征，分别得出小型会议背景噪声、中等会议背景噪声、以及大型会议背景噪声的背景噪声分布；步骤(2.2)：通过GMM识别出采集的语音信号属于何种规模的背景噪声，最后根据识别结果，选择对应规模的背景噪声分布；步骤(3)：根据采集的语音信号所估计出的背景噪声分布，采用噪声学习补偿算法对采集的语音信号进行补偿，从而去除采集的语音信号中的背景噪声。
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